Data Quality Report
Michal @ Team Data Science Process by Microsoft
Sun Jun 10 16:44:51 2018
- Task Summary
- Data Summary
- Dive deeper into each individual variable
- Investigation on Multiple Variable Interactions
- Rank associated variables
- Visualize interactions between two categorical variables
- Visualize interactions between two numerical variables
- Calculate the correlations (pearson, kendall, or spearman) between numerical variables
- Visualize interactions between numeric and categorical variables via box plots
- Project numeric variables to principal components, and visualize
- Project numeric variables to principal components, and visualize
- Project mixture of numerical and categorical variables to 3D principal components, and visualize
## [1] "C:/Users/mma/Desktop/HCI-KAGGLE/DataScienceUtilities/DataReport-Utils/R"##
## Attaching package: 'lubridate'## The following object is masked from 'package:base':
##
## dateTask Summary
- The metadata (location, numerical columns, target, etc.) is - “D:/WRK_REPOS/Azure-TDSP-Utilities/DataScienceUtilities/DataReport-Utils/R/prj_HCIKaggle_updated.yaml”
- The data location is - ../../../Data/Project/HCIKaggle/previous_application.csv
- The target is - **
- The task type is - data_exploration.
- The numerical variables are - SK_ID_PREV, SK_ID_CURR, AMT_ANNUITY, AMT_APPLICATION, AMT_CREDIT, AMT_DOWN_PAYMENT, AMT_GOODS_PRICE, HOUR_APPR_PROCESS_START, RATE_DOWN_PAYMENT, DAYS_DECISION, SELLERPLACE_AREA, CNT_PAYMENT, DAYS_FIRST_DRAWING, DAYS_FIRST_DUE, DAYS_LAST_DUE_1ST_VERSION, DAYS_LAST_DUE, DAYS_TERMINATION
- The categorical variables are - NAME_CONTRACT_TYPE, WEEKDAY_APPR_PROCESS_START, FLAG_LAST_APPL_PER_CONTRACT, NFLAG_LAST_APPL_IN_DAY, RATE_INTEREST_PRIMARY, RATE_INTEREST_PRIVILEGED, NAME_CASH_LOAN_PURPOSE, NAME_CONTRACT_STATUS, NAME_PAYMENT_TYPE, CODE_REJECT_REASON, NAME_TYPE_SUITE, NAME_CLIENT_TYPE, NAME_GOODS_CATEGORY, NAME_PORTFOLIO, NAME_PRODUCT_TYPE, CHANNEL_TYPE, NAME_SELLER_INDUSTRY, NAME_YIELD_GROUP, PRODUCT_COMBINATION, NFLAG_INSURED_ON_APPROVAL
##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## intersect, setdiff, union## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionData Summary
Take a peek of the data by showing the top rows of the data
## SK_ID_PREV SK_ID_CURR NAME_CONTRACT_TYPE AMT_ANNUITY
## 1291081 2325816 377555 Revolving loans 0.000
## 932535 2216755 133719 Cash loans 8398.800
## 1098782 2211564 247857 Cash loans 42583.500
## 468988 1318394 288823 Consumer loans 7690.455
## 1540315 1422679 228632 Cash loans 0.000
## 1003236 1861195 424982 Consumer loans 11134.350
## 1617941 1503632 347042 Consumer loans 6859.620
## 842355 2265136 365990 Consumer loans 28979.415
## 1196999 1637569 439245 Revolving loans 0.000
## 1080535 1386592 456203 Consumer loans 6749.325
## AMT_APPLICATION AMT_CREDIT AMT_DOWN_PAYMENT AMT_GOODS_PRICE
## 1291081 0.0 0.0 0.0 0.0
## 932535 45000.0 45000.0 0.0 45000.0
## 1098782 225000.0 225000.0 0.0 225000.0
## 468988 110722.5 110947.5 11074.5 110722.5
## 1540315 0.0 0.0 0.0 0.0
## 1003236 100035.0 100035.0 0.0 100035.0
## 1617941 32184.0 25744.5 6439.5 32184.0
## 842355 179955.0 161959.5 17995.5 179955.0
## 1196999 0.0 0.0 0.0 0.0
## 1080535 67500.0 60750.0 6750.0 67500.0
## WEEKDAY_APPR_PROCESS_START HOUR_APPR_PROCESS_START
## 1291081 SATURDAY 11
## 932535 SUNDAY 8
## 1098782 MONDAY 14
## 468988 MONDAY 15
## 1540315 SATURDAY 14
## 1003236 MONDAY 12
## 1617941 SATURDAY 14
## 842355 SATURDAY 16
## 1196999 WEDNESDAY 13
## 1080535 THURSDAY 15
## FLAG_LAST_APPL_PER_CONTRACT NFLAG_LAST_APPL_IN_DAY
## 1291081 Y 1
## 932535 Y 1
## 1098782 Y 1
## 468988 Y 1
## 1540315 Y 1
## 1003236 Y 1
## 1617941 Y 1
## 842355 Y 1
## 1196999 Y 1
## 1080535 Y 1
## RATE_DOWN_PAYMENT RATE_INTEREST_PRIMARY RATE_INTEREST_PRIVILEGED
## 1291081 0.00000000 <NA> <NA>
## 932535 0.00000000 <NA> <NA>
## 1098782 0.00000000 <NA> <NA>
## 468988 0.09884396 <NA> <NA>
## 1540315 0.00000000 <NA> <NA>
## 1003236 0.00000000 <NA> <NA>
## 1617941 0.21790955 <NA> <NA>
## 842355 0.10890909 <NA> <NA>
## 1196999 0.00000000 <NA> <NA>
## 1080535 0.10890909 <NA> <NA>
## NAME_CASH_LOAN_PURPOSE NAME_CONTRACT_STATUS DAYS_DECISION
## 1291081 XAP Canceled -367
## 932535 XNA Approved -483
## 1098782 XNA Approved -578
## 468988 XAP Approved -315
## 1540315 XNA Canceled -140
## 1003236 XAP Approved -681
## 1617941 XAP Approved -944
## 842355 XAP Refused -354
## 1196999 XAP Canceled -130
## 1080535 XAP Approved -2625
## NAME_PAYMENT_TYPE CODE_REJECT_REASON NAME_TYPE_SUITE
## 1291081 XNA XAP
## 932535 Cash through the bank XAP Unaccompanied
## 1098782 Cash through the bank XAP
## 468988 Cash through the bank XAP Unaccompanied
## 1540315 XNA XAP
## 1003236 Cash through the bank XAP Unaccompanied
## 1617941 XNA XAP
## 842355 Cash through the bank SCO Family
## 1196999 XNA XAP
## 1080535 XNA XAP
## NAME_CLIENT_TYPE NAME_GOODS_CATEGORY NAME_PORTFOLIO
## 1291081 Repeater XNA XNA
## 932535 Repeater XNA Cash
## 1098782 Repeater XNA Cash
## 468988 Repeater Audio/Video POS
## 1540315 Repeater XNA XNA
## 1003236 New Furniture POS
## 1617941 New Mobile POS
## 842355 Repeater Computers POS
## 1196999 Repeater XNA XNA
## 1080535 Repeater Furniture POS
## NAME_PRODUCT_TYPE CHANNEL_TYPE SELLERPLACE_AREA
## 1291081 XNA Credit and cash offices -1
## 932535 x-sell Country-wide 1607
## 1098782 x-sell Country-wide 37
## 468988 XNA Country-wide 1500
## 1540315 XNA Credit and cash offices -1
## 1003236 XNA Stone 150
## 1617941 XNA Country-wide 12
## 842355 XNA Country-wide 27
## 1196999 XNA Credit and cash offices -1
## 1080535 XNA Stone 5
## NAME_SELLER_INDUSTRY CNT_PAYMENT NAME_YIELD_GROUP
## 1291081 XNA 0 XNA
## 932535 Consumer electronics 6 middle
## 1098782 Connectivity 6 middle
## 468988 Consumer electronics 16 low_action
## 1540315 XNA 0 XNA
## 1003236 Furniture 10 low_normal
## 1617941 Connectivity 4 middle
## 842355 Connectivity 6 low_normal
## 1196999 XNA 0 XNA
## 1080535 Furniture 10 low_normal
## PRODUCT_COMBINATION DAYS_FIRST_DRAWING DAYS_FIRST_DUE
## 1291081 Card Street 0 0
## 932535 Cash X-Sell: middle 365243 -453
## 1098782 Cash X-Sell: middle 365243 -548
## 468988 POS household without interest 365243 -285
## 1540315 Cash 0 0
## 1003236 POS industry with interest 365243 -649
## 1617941 POS mobile without interest 365243 -902
## 842355 POS mobile with interest 0 0
## 1196999 Card Street 0 0
## 1080535 POS industry without interest 365243 -2580
## DAYS_LAST_DUE_1ST_VERSION DAYS_LAST_DUE DAYS_TERMINATION
## 1291081 0 0 0
## 932535 -303 -291 -287
## 1098782 -398 -398 -390
## 468988 165 365243 365243
## 1540315 0 0 0
## 1003236 -379 -379 -374
## 1617941 -812 -812 -802
## 842355 0 0 0
## 1196999 0 0 0
## 1080535 -2310 -2310 -2300
## NFLAG_INSURED_ON_APPROVAL
## 1291081 0
## 932535 0
## 1098782 0
## 468988 1
## 1540315 0
## 1003236 0
## 1617941 0
## 842355 0
## 1196999 0
## 1080535 0The dimensions of the data (Rows, Columns)
## Number of Rows Number of Columns
## 1 500000 37Types of columns
## Column_Name Column_Type
## [1,] "SK_ID_PREV" "integer"
## [2,] "SK_ID_CURR" "integer"
## [3,] "NAME_CONTRACT_TYPE" "factor"
## [4,] "AMT_ANNUITY" "numeric"
## [5,] "AMT_APPLICATION" "numeric"
## [6,] "AMT_CREDIT" "numeric"
## [7,] "AMT_DOWN_PAYMENT" "numeric"
## [8,] "AMT_GOODS_PRICE" "numeric"
## [9,] "WEEKDAY_APPR_PROCESS_START" "factor"
## [10,] "HOUR_APPR_PROCESS_START" "integer"Check the data quality
Summarize basic statisics of the data
## SK_ID_PREV SK_ID_CURR NAME_CONTRACT_TYPE
## Min. :1000005 Min. :100003 Cash loans :224150
## 1st Qu.:1460347 1st Qu.:189657 Consumer loans :217999
## Median :1924230 Median :279055 Revolving loans: 57738
## Mean :1923037 Mean :278628 XNA : 113
## 3rd Qu.:2384837 3rd Qu.:367899
## Max. :2845377 Max. :456255
##
## AMT_ANNUITY AMT_APPLICATION AMT_CREDIT AMT_DOWN_PAYMENT
## Min. : 0 Min. : 0 Min. : 0 Min. : 0
## 1st Qu.: 2250 1st Qu.: 18630 1st Qu.: 24078 1st Qu.: 0
## Median : 8247 Median : 71050 Median : 80356 Median : 0
## Mean : 12398 Mean : 175632 Mean : 196475 Mean : 3126
## 3rd Qu.: 16826 3rd Qu.: 181131 3rd Qu.: 217796 3rd Qu.: 0
## Max. :418058 Max. :4455000 Max. :4085550 Max. :3060045
##
## AMT_GOODS_PRICE WEEKDAY_APPR_PROCESS_START HOUR_APPR_PROCESS_START
## Min. : 0 FRIDAY :75264 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 18630 MONDAY :75823 1st Qu.:10.00
## Median : 71055 SATURDAY :72487 Median :12.00
## Mean : 175649 SUNDAY :49187 Mean :12.49
## 3rd Qu.: 181191 THURSDAY :74526 3rd Qu.:15.00
## Max. :4455000 TUESDAY :76312 Max. :23.00
## WEDNESDAY:76401
## FLAG_LAST_APPL_PER_CONTRACT NFLAG_LAST_APPL_IN_DAY RATE_DOWN_PAYMENT
## N: 2479 0: 1703 Min. :0.00000
## Y:497521 1:498297 1st Qu.:0.00000
## Median :0.00000
## Mean :0.03696
## 3rd Qu.:0.00000
## Max. :0.98974
##
## RATE_INTEREST_PRIMARY RATE_INTEREST_PRIVILEGED
## 0.189136348180891: 370 0.835095137420719: 530
## 0.142440213079451: 278 0.715644820295983: 321
## 0.160716309645245: 256 0.867336152219873: 300
## 0.193329933129321: 213 0.637949260042283: 299
## 0.196900147342174: 188 0.852536997885835: 266
## (Other) : 517 (Other) : 106
## NA's :498178 NA's :498178
## NAME_CASH_LOAN_PURPOSE NAME_CONTRACT_STATUS DAYS_DECISION
## XAP :275850 Approved :309834 Min. :-2922.0
## XNA :203027 Canceled : 94819 1st Qu.:-1298.0
## Repairs : 7228 Refused : 87382 Median : -579.0
## Other : 4686 Unused offer: 7965 Mean : -879.4
## Urgent needs : 2497 3rd Qu.: -280.0
## Buying a used car: 892 Max. : -1.0
## (Other) : 5820
## NAME_PAYMENT_TYPE CODE_REJECT_REASON
## Cash through the bank :309285 XAP :404652
## Cashless from the account of the employer: 342 HC : 52888
## Non-cash from your account : 2411 LIMIT : 16706
## XNA :187962 SCO : 11164
## CLIENT : 7965
## SCOFR : 3790
## (Other): 2835
## NAME_TYPE_SUITE NAME_CLIENT_TYPE NAME_GOODS_CATEGORY
## :246174 New : 90016 XNA :284978
## Unaccompanied :152362 Refreshed: 40483 Mobile : 67322
## Family : 63467 Repeater :368904 Consumer Electronics: 36209
## Spouse, partner: 20013 XNA : 597 Computers : 31661
## Children : 9450 Audio/Video : 29924
## Other_B : 5154 Furniture : 16062
## (Other) : 3380 (Other) : 33844
## NAME_PORTFOLIO NAME_PRODUCT_TYPE CHANNEL_TYPE
## Cards: 43285 walk-in: 45113 Credit and cash offices:215485
## Cars : 132 x-sell :136599 Country-wide :147938
## Cash :138427 XNA :318288 Stone : 63440
## POS :206504 Regional / Local : 32367
## XNA :111652 Contact center : 21505
## AP+ (Cash loan) : 17321
## (Other) : 1944
## SELLERPLACE_AREA NAME_SELLER_INDUSTRY CNT_PAYMENT
## Min. : -1 XNA :256523 Min. : 0.0
## 1st Qu.: -1 Consumer electronics:119317 1st Qu.: 0.0
## Median : 3 Connectivity : 82558 Median :10.0
## Mean : 306 Furniture : 17238 Mean :12.5
## 3rd Qu.: 80 Construction : 8765 3rd Qu.:18.0
## Max. :4000000 Clothing : 7096 Max. :84.0
## (Other) : 8503
## NAME_YIELD_GROUP PRODUCT_COMBINATION
## high :105978 Cash : 85723
## low_action: 27571 POS household with interest: 78884
## low_normal: 96098 POS mobile with interest : 66171
## middle :115416 Cash X-Sell: middle : 42983
## XNA :154937 Cash X-Sell: low : 39037
## Card Street : 33501
## (Other) :153701
## DAYS_FIRST_DRAWING DAYS_FIRST_DUE DAYS_LAST_DUE_1ST_VERSION
## Min. : -2922 Min. : -2892 Min. : -2801
## 1st Qu.: 0 1st Qu.: -1019 1st Qu.: -578
## Median :365243 Median : -273 Median : 0
## Mean :203866 Mean : 8152 Mean : 20071
## 3rd Qu.:365243 3rd Qu.: 0 3rd Qu.: 0
## Max. :365243 Max. :365243 Max. :365243
##
## DAYS_LAST_DUE DAYS_TERMINATION NFLAG_INSURED_ON_APPROVAL
## Min. : -2884.0 Min. : -2870 0:400987
## 1st Qu.: -732.2 1st Qu.: -694 1: 99013
## Median : 0.0 Median : 0
## Mean : 45634.2 Mean : 48842
## 3rd Qu.: 0.0 3rd Qu.: 0
## Max. :365243.0 Max. :365243
## Dive deeper into each individual variable
More detailed statistics of each variable
## Loading required package: survival## Loading required package: Formula## Loading required package: ggplot2##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## combine, src, summarize## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units## as.data.frame(data)
##
## 10 Variables 500000 Observations
## ---------------------------------------------------------------------------
## SK_ID_PREV
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 5e+05 1 1923037 615569 1091986 1184006
## .25 .50 .75 .90 .95
## 1460347 1924230 2384837 2661322 2753131
##
## lowest : 1000005 1000008 1000009 1000013 1000022
## highest: 2845360 2845362 2845368 2845372 2845377
## ---------------------------------------------------------------------------
## SK_ID_CURR
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 233806 1 278628 118754 117988 135723
## .25 .50 .75 .90 .95
## 189657 279055 367899 421531 438541
##
## lowest : 100003 100006 100007 100008 100009, highest: 456247 456248 456249 456250 456255
## ---------------------------------------------------------------------------
## NAME_CONTRACT_TYPE
## n missing distinct
## 5e+05 0e+00 4e+00
##
## Value Cash loans Consumer loans Revolving loans XNA
## Frequency 224150 217999 57738 113
## Proportion 0.448 0.436 0.115 0.000
## ---------------------------------------------------------------------------
## AMT_ANNUITY
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 177164 0.989 12398 14054 0 0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 2250 8247 16826 30268 41990
##
## lowest : 0.000 579.780 635.040 646.515 656.730
## highest: 268155.225 279436.500 309942.000 357733.260 418058.145
## ---------------------------------------------------------------------------
## AMT_APPLICATION
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 52604 0.987 175632 239304 0 0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 18630 71051 181131 450000 801000
##
## lowest : 0.0 4500.0 5575.5 5980.5 6165.0
## highest: 3825000.0 3826372.5 4050000.0 4237875.0 4455000.0
## ---------------------------------------------------------------------------
## AMT_CREDIT
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 57915 0.992 196475 264626 0 0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 24078 80357 217796 533160 892940
##
## lowest : 0.0 4500.0 5737.5 6025.5 6061.5
## highest: 3847104.0 4009500.0 4045711.5 4050000.0 4085550.0
## ---------------------------------------------------------------------------
## AMT_DOWN_PAYMENT
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 14856 0.564 3126 5571 0 0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 0 0 0 9000 15929
##
## lowest : 0.000 0.045 0.090 0.135 0.180
## highest: 1344510.000 1404000.000 1575000.000 2118937.500 3060045.000
## ---------------------------------------------------------------------------
## AMT_GOODS_PRICE
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 52604 0.987 175649 239327 0 0
## .25 .50 .75 .90 .95
## 18630 71055 181191 450000 801000
##
## lowest : 0.0 4500.0 5575.5 5980.5 6165.0
## highest: 3825000.0 3826372.5 4050000.0 4237875.0 4455000.0
## ---------------------------------------------------------------------------
## WEEKDAY_APPR_PROCESS_START
## n missing distinct
## 5e+05 0e+00 7e+00
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## Frequency 75264 75823 72487 49187 74526 76312
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## ---------------------------------------------------------------------------
## HOUR_APPR_PROCESS_START
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 5e+05 0 24 0.992 12.49 3.771 7 8
## .25 .50 .75 .90 .95
## 10 12 15 17 18
##
## lowest : 0 1 2 3 4, highest: 19 20 21 22 23
## ---------------------------------------------------------------------------Visualize the numerical variables
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## NULLInvestigation on Multiple Variable Interactions
Rank associated variables
This helps you to understand the top dependent variables (grouped by numerical and categorical) of a variable of your choice.
## Loading required package: iterators## Loading required package: snow##
## Attaching package: 'snow'## The following objects are masked from 'package:parallel':
##
## clusterApply, clusterApplyLB, clusterCall, clusterEvalQ,
## clusterExport, clusterMap, clusterSplit, makeCluster,
## parApply, parCapply, parLapply, parRapply, parSapply,
## splitIndices, stopCluster
Visualize interactions between two categorical variables
## Loading required package: grid
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## NULLCalculate the correlations (pearson, kendall, or spearman) between numerical variables
Visualize interactions between numeric and categorical variables via box plots
X axis is the level of categorical variables. This helps you to understand whether the distribution of the numeric variable is significantly different at different levels #’ of the categorical variable. We test hypothesis 0 (h0) that the numeric variable has the same mean values across the different levels of the categorical variable.
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